。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / On ...
一 介绍 在传统的分类模型中,为了解决多分类问题 例如三个类别:猫 狗和猪 ,就需要提供大量的猫 狗和猪的图片用以模型训练,然后给定一张新的图片,就能判定属于猫 狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别 例如牛 ,这个模型便无法将牛识别出来,而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中,某一类别在训练样本中未出现,但是我们知道这个类别的特征,然后通过语料知识库,便可以将这个类别识别出来。 ...
2018-07-07 15:37 0 14680 推荐指数:
。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / On ...
原创 Edison_G 计算机视觉研究院 今天 收录于话题 #深度学习框架25 #算法32 #CVPR系列34 #深度学习73 #目标检测系列46 ...
一、参考资料: https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293 https://www.zmonster.me/2019/12/08/few-shot-learning.html 二、论文: 1、 Metric Based 1.1 ...
1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗? 在训练样本极少的情况下(几百个、几十个甚至几个样本),现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现,用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求(单用户人脸和声 ...
my paper~~ 1.(DAP,IAP)Learning To Detect Unseen Object Classes by Between-Class Attribute Transfer 2.(ALE)Label-Embedding for Attribute-Based ...
本文是针对Zero-Shot(ZSSR)的缺点做出的一些改进。虽然ZSSR提出了利用内部信息,采用无监督的方式进行SR,但缺点在于其测试时间过长。本文提出的MZSR将元学习和ZSSR结合,同时利用内部和外部信息,可以在几个gradient update中就输出比较好的结果。 元学习一般 ...
项目地址:http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/zssr/ 之前利用深度学习构建的SR模型都是有监督学习,利用了大量的外部信息。但是由于这些LR-HR对大部分是通过对HR进行downscale而得到的,因此与实际的LR-HR对的关系有一定的差距 ...
一 1 与传统的监督学习不同,few-shot leaning的目标是让机器学会学习;使用一个大型的数据集训练模型,训练完成后,给出两张图片,让模型分辨这两张图片是否属于同一种事物。比如训练数据集中有老虎、大象、汽车、鹦鹉等图片样本,训练完毕后给模型输入两张兔子的图片让模型判断是否是同一种事物 ...